Interpretación de:
Flow partitioning modelling using high-resolution electrical conductivity data during variable flow conditions in a tropical montane catchment
https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.128898Lazo, P., Mosquera, G., Cárdenas, I., Segura, C., Crespo, P., 2023: Flow partitioning modelling using high-resolution electrical conductivity data during variable flow conditions in a tropical montane catchment, Journal of Hydrology, 617, 128898, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.128898
Intérprete
Orrillo Vigo Jhon Dany
Fecha de interpretación
15/04/2023
Revisor
Morera Julca Sergio
Resultados y conclusiones
En el estudio, se compararon los resultados de la partición del flujo de un modelo hidrológico calibrado con datos de conductividad eléctrica y de isótopos estables del agua en un área tropical alpina en Ecuador. Se encontró que, cuando el modelo se calibró utilizando la resolución de muestreo de los isótopos estables del agua, no hubo diferencias significativas en las fracciones de agua pre-evento obtenidas con ambos trazadores. Los resultados también sugieren que la conductividad eléctrica puede ser un trazador alternativo útil para identificar rápidamente los procesos de escorrentía de lluvia. En general, el estudio destaca la importancia de monitorear los datos de trazadores de manera frecuente y de explorar alternativas para disminuir los costos de recolección de datos de trazadores conservativos. Si bien los datos de isótopos estables brindan resultados confiables de separación de hidrogramas, estos no pueden ser de fácil medición, debido a que implican una recolección de muestras, conservación y un posterior análisis en laboratorio. La utilización de datos de conductividad eléctrica en la separación de flujo, hace posible su replicación en otros estudios, debido a un costo bajo de adquisición y es posible medirlo en tiempo real con una alta resolución, por estas características pueden ayudar a desarrollar un mejor entendimiento de los aportes de agua subterránea en las cuencas de montaña en el Perú, además, de mejorar los diferentes modelos hidrológicos que se suelen desarrollar.
Metodología y datos
La presente investigación se desarrolló en cuenca alpina tropical (Páramo) con una superficie de 3,28 km2 con una altitud que varía entre 3.676 y 3.900 m.s.n.m., ubicada dentro del Observatorio Ecohidrológico de Zhurucay en los Andes del sur de Ecuador (3°04′ S, 79°14′ W). En este estudio se utilizaron datos de caudal, precipitación, isótopos estables y conductividad eléctrica medidos en una alta resolución temporal. Los caudales y la conductividad eléctrica se registraron cada 5 min y los isótopos estables entre 4h a 6h, estos datos fueron registrados durante el periodo entre octubre del 2017 a junio del 2019, de este periodo se utilizaron 37 eventos de lluvia-escorrentía para la calibración del modelo hidrológico TraSPAN, este modelo estima las fracciones de agua del evento y pre-evento para cada evento de lluvia-escorrentía, además, permite la configuración de diferentes estructuras que representan diferentes comportamientos hidrológicos de la cuenca.
Limitaciones de la investigación
Una de las limitaciones de esta investigación es que se ha desarrollado en una sola cuenca, con una superficie pequeña y habría que evaluar la validez de la utilización de la conductividad eléctrica para calibrar el modelo TraSPAN, en otras escalas y configuraciones de cuencas. Otra limitación es la cantidad de datos, si bien los datos son en alta resolución, no se dispone de muchos años de datos para evaluar el comportamiento por años hidrológicos.
Adaptación: Agua
Mitigación: Uso de suelo, cambio de uso de suelo y silvicultura
Escala: Nacional
Ámbito geográfico: Observatorio Ecohidrológico de Zhurucay, Andes del sur, Ecuador
Palabras clave: Separación de hidrograma, agua de evento y pre-evento, Páramo, trazador, modelo hidrológico.
Cita de la interpretación
Orrillo Vigo, Jhon Dany, 2023: Interpretación de Lazo et al. (2023, doi:10.1016/j.jhydrol.2022.128898), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/7eb33570-dabb-466d-ba0c-6ec0921e0f78